邓立 黄斯琪 夏丹 孟媛 朱倩颖

[摘 要]统计学是一门建立在海量数据上的学科，样本数据的量越大、种类越多元、离散度越高，则通过统计学算法与模型分析得出的宏观经济预测结果越精准。而互联网的出现，让全球数据库建设成为可能，极大地促进了统计学的发展，也让宏观经济监测与预测的水平得以进一步提升。但是同样的，用于宏观经济分析的数据越多、类型越多样、离散度越高，则统计分析的难度和工程量越大，因此有必要加强基于大数据的宏观经济监测与预测研究，加深对于数据的了解与认识，更好地利用和挖掘数据的价值。文章首先阐述大数据时代给宏观经济监测带来的变化，进而指出大数据在宏观经济监测与预测中所能起到的具体的作用，最后为了提高数据的价值利用水平，提出相应的建议和对策，以增强宏观经济监测与预测的能力，实现文章的研究目标，推动经济的繁荣与稳定发展。

[关键词]大数据 宏观经济 经济监测 经济预测

中图分类号：F124 文献标志码：A

在互联网飞速发展的科技背景下，万事万物之间都有了或多或少、或隐或显的联系，被一根叫做数据的“线”牵引着。这些大量的数据集合在一起共同组成了全球数据库，暗藏着人类社会未来的走向和发展密码，因此数据信息已经成为21世纪独有的宝贵财富[1]。尤其是对于统计领域而言，大量的数据是统计学不断向前发展的重要助力，也是分析和预测宏观经济走向的凭借和倚仗，但是数据量越大、数据之间的离散度越高，经济监测与预测的难度就越高，因此有必要加强基于大数据的宏观经济监测与预测研究，增强大数据分析的能力，以便更好地从数据当中筛选和提炼出所需要的信息，让其为国家经济发展以及行业进步起到指导与促进作用。

一、大数据时代给宏观经济监测带来的变化

（一）样本数据更加多元与多样

大数据时代，关于统计学的分析，不再局限于经济数据，数据涉及的范围正逐渐变宽，历史、经济、政治、文化等诸多数据也被纳入了统计学分析的范畴，这种变化在经济监测与分析中表现得尤为明显。这种多元与多样的数据种类的集合，使得人们不再从单一的利益角度进行考量，而是综合经济、生态、人文来进行经济分析，衡量综合价值，最终再形成决策。可持续发展观念的提出，便是基于这种大数据分析得出来的时代产物，既是满足人类社会向前不断发展的要求，也是统计学分析不断进步的体现[2]。此外，大数据时代背景下，数据的海量集合与分析不再是政府的特有功能，越来越多的企业和社会组织进入该领域，并且通过电子商务、自媒体、移动通讯软件等形式掌握了海量的数据，这也是大数据时代数据来源的重要渠道，因此这些公司自然地加入到数据分析的队伍中来，进行宏观经济的预测，以便更好地为自身、为行业、为国家服务。

（二）分析效率更加高效与顺畅

统计学的分析建立在大量的数据之上，因此大数据时代的到来，数据变得更加完整、数据间的离散度更高，因此也让经济监测与预测变得更加高效与准确。其中的一个突出体现便是大数据时代更新和优化了传统的统计方法与经济预测算法与模型。传统的经济预测往往通过建立时间序列、截面或面板方程等几个模型来进行，所选择的数据完整度与离散度都存在局限性，因此得出的结果理论性较强，但现实指导意义有待商榷；而大数据时代背景下，可以应用大量模型进行研究，并应用完备而又全面的数据信息，还可以通过其他数据进行例证和完善，有助于经济分析算法与模型的改进与优化，同时提高了预测的准确性。因此大数据时代背景下，宏观经济预测不再是朦胧的“玄学”，而成为一种可以计算出结果的“公式”[3]。

（三）结果要求更加准确与严格

互联网的出现，促成了大数据时代的到来，众多拥有大量流量公司的成功，也让人们意识到了数据的重要性，因此对于数据样本的质量和数量要求越来越高，对于经济监测与预测的结果准确度要求也越来越高。在大数据时环境下，对于宏观经济预测分析而言，借助大数据，能够对少量信息的实施动态化获取，进而提升了信息获取能力，因此人们对于宏观经济的预测已经不仅仅局限于一地、一域、一时，而是谋求整体、长远、持续的发展。此外，借助现有的科技力量，可以对数据进行智能化的获取与分析，能够为实现准确的经济预测分析奠定基础，并在降低分析人员工作压力与难度的基础上，提升了分析的效率，为充分实现宏观经济分析的作用与价值提供了保障。由此可見，大数据时代背景下，经济分析的效率得到了提升，但人们对经济监测与分析的结果精准度要求更加严格。

二、大数据对宏观经济监测与预测的作用

（一）对当下宏观经济有更为精准的了解与判断

鉴于大数据时代背景下，用于宏观经济分析的样本数据数量更加庞大、类型更加多元，因此得出的分析结果相比较传统的经济分析而言准确性更高，能够对现阶段的宏观经济进行更加精准的了解与判断。这主要是因为，要评价当前宏观经济运行的状态，除了对目前的经济增长态势进行判断之外，还需要结合宏观经济发展史以及时代特点，对当前的经济形势以及发展状态进行综合分析，得出相应的评价，最终采取与之相对应的行动。而要得出精准的宏观经济分析结果，便需要更加多样的数据以及丰富而先进的经济理论，并且能够在得出的众多研究结果中进行把握和选择[4]。如果不能准确地评价当前的经济状态，那么对经济形势的未来发展进行预测或预警更是无从谈起。

（二）对宏观经济可能存在的风险更早发现与识别

由于利用大数据能够对当下宏观经济有更为精准的了解与判断，因此大数据能通过具体监测与分析的结果判断宏观经济运行态势是否正常，自然能够对宏观经济可能存在的风险更早发现与识别，以致在宏观经济发生重大转折之前实现预警作用，及时采取相应的措施尽可能地规避和化解风险。例如：国家银行采取的利率上浮或者关税调整，都是基于宏观经济监测与分析之后而做出的具体行为，以实现国家宏观经济的稳定发展，促成经济繁荣。因此，通过对大数据进行经济分析，常常能够从一些宏观经济指标的变化中发现经济运行过程中可能存在的问题，使得这类变量构成了宏观经济运行的晴雨表或指示器，用于宏观经济的调整与管控[5]。

（三）对宏观经济调控的结果得以及时掌握并处理

对宏观经济运行的动态进行预警并不是宏观经济预测分析的终极目的，其终极目的是对经济运行中的不正常状态进行及时调控，使经济运行正常发展，因此大数据时代背景下，人们得以通过对宏观经济的监测与分析结果，采取相应的行为，维护宏观经济的稳定。反映调控效果的指标应该具备的特征是：这类指标的内容应能及时地反映出经济系统投入产出量的变化。宏观调控的常用手段主要有两类：一类是财政手段，如改变财政对基本建设的支出、改变生产率、改变政府的公共支出等；另一类是货币手段，如变更贷款投向和贷款数量、改变利息率水平、变动商业银行的存款准备金率等，这些都是针对宏观经济监测与分析结果而做出的具体的调整和决策行为[6]。宏观经济调控的目的是改变经济系统的投入产出量，使系统的运行能保持常态。大数据环境下进行宏观经济预测分析可以及时反映出宏观经济调控的效果。

三、利用大数据增强宏观经济监测与预测能力的建议

（一）国家层面营造更好的科研环境与统计环境

要进一步提升大数据的利用能力，增强宏观经济检测与预测能力，国家层面需要营造更好的科研环境，例如：制定和颁布一系列有助于数据产业发展的政策，释放信号，吸引和聚拢国内，甚至国外知名的数据分析企业入驻，从而起到带动和提升作用。此外，还需要增加数据产业科研方面的资金投入，增设数据产业方面的科研项目，营造良好的科学分析环境，为宏观经济预测奠定基础和保障。同时，在大数据时代营造良好的数据科研环境，还需要加强不同学科、不同领域间的交流与合作，为此国家应采取措施创造合作的机会，借助多领域合力突破数据统计技术的瓶颈，提高宏观经济监测水平、提升宏观经济预测准度，使其更好地为国家经济发展发挥引领与带动作用。

（二）社会层面加强大数据统计与分析平台的投资与建设

提升大数据分析与利用能力，除了国家层面需要发力之外，还需要通过市场带动加强大数据统计与分析平台的投资与建设，这也是国家层面采取措施形成的市场效应的体现[7]。因为有越来越多数据分析行业的利好政策出现，社会资本认识到国内市场发展形势的变化，了解到大数据产业的广阔空间，因此开始踊跃参与，纷纷开始调动资金进入大数据产业，如阿里巴巴的达摩院，再如近期令华为成为世界焦点的5G技术的研发成功，都是社会资本不断发力的体现。此外，社会资本在大数据统计与分析平台方面的投资与建设，也弥补了国家宏观经济数据采集方面的薄弱之处，有助于国家更好地发挥“看不见的手”的宏观调控作用，进而反作用于市场，由此形成良性循环，共同助推大数据产业的进步与发展[8]。

（三）教育层面培养出更多的经济数据统计与分析人才

21世纪是人才竞争的时代。无论何种科技、何种技术，都需要科研人员来进行研发，也需要人才来具体执行和使用，这样科学的力量才能充分发挥。宏观经济监测与分析亦是如此。在大数据时代，只有对数据有敏锐的触感，对于数据分析技术和算法掌握得足够充分，才能顺利地挖掘出数据的价值，寻找到大数据的宝藏[9]。因此需要进一步提升我国经济领域的教育实力，培养出更多的经济数据分析人才，不断提升我国的科研实力，为大数据产业源源不断输送高质量人才。如此既能实现人才强国的国家战略目标，也能为大数据产业的长远稳定发展奠定坚实的人才保障和基础。

四、结语

在大数据时代背景下，加强宏观经济监测与预测方面的研究，是国家发展、行业进步的必然要求，也是行业发展的大势所趋，而以大数据为服务依托和发展根本的行业在未来亦是大势所趋，必将形成一种新型的行业类型，因此该研究具有经济意义和社会价值。文章以宏观经济监测与预测为研究方向，首先指出大数据给宏观经济监测带来的样本数据更加多元与多样、分析效率更加高效与顺畅、结果要求更加准确与严格三方面的变化，进而指出大数据在宏观经济分析中所能产生的具体作用，包括对当下宏观经济有更为精准的了解与判断、对宏观经济可能存在的风险更早发现与识别、对宏观经济调控的结果得以及时掌握并处理三个方面，由此提出需要从国家层面、社會层面以及教育层面增强宏观经济监测与预测能力的建议，如营造更好的科研环境与分析环境、加强大数据分析平台的投资与建设、加强人才建设等，以提高在宏观经济分析中利用大数据的水平和能力。

参考文献：

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[3]王琳.多维大数据序列相关性分析方法在宏观经济中的应用[J].统计与决策，2014（9）：84- 86.

[4]文桂江，李昕.大数据时代我国宏观经济数据的冲突与协调[J].河北经贸大学学报，2014（5）：67- 71.

[5]刘汉，刘金全.中国宏观经济总量的实时预报与短期预测——基于混频数据预测模型的实证研究[J].经济研究，2011（3）：4- 17.

[6]马小微.数据整合在宏观经济监测预测系统中的实现[J].商业经济研究，2016（13）：170- 171.

[7]陈龙，王建冬，窦悦.基于互联网大数据的宏观经济监测预测研究：理论与方法[J].电子政务，2016（1）：18- 25.

[8]冯鹏程.观计量经济学的局限性，望大数据背景下的计量经济学[J].经济学家，2015（5）：78- 86.

[9]刘涛雄，徐晓飞.大数据与宏观经济分析研究综述[J].国外理论动态，2015（1）：57- 64.